Parquetファイルフォーマットとは：包括的ガイド

Parquetの効率性は、データをレイヤーに整理する方法から生まれます。列構造と組み込みの圧縮および自己記述メタデータにより、スキーマオンリードシステムのアナリティクスエンジンは、無関係な情報をスキップして重要なものだけをスキャンできます。

行グループ

各Parquetファイルは行グループに分割され、行グループにはデータセットを細かく分けた部分が含まれます。これらは並列処理が可能なため、複数のノードにまたがる巨大なファイルのクエリを迅速に実行できます。

列チャンク

各行グループ内では、データは列ごとに保存されます。クエリでは、必要なフィールド（トランザクション履歴のない顧客名など）のみをプルできるため、I/Oコストとコンピュートコストが削減されます。

ページ

列チャンクは、さらにページに分割されます。ページは、ストレージの最も粒度の高い単位です。同じタイプの値が一緒に保存されるため、Parquetは効率的な圧縮、ファイルの縮小、スキャンの高速化を適用できます。

メタデータ

Parquetファイルには、スキーマ、データ型、値範囲を説明するメタデータも含まれています。この情報により、エンジンはファイル全体をスキャンすることなく、不要な行グループや列をスキップできます。

クエリの実行

実行時に、エンジンはこのメタデータを使用して関連するデータスライスのみをスキャンするため、パフォーマンスが高速化し、読み取りの無駄が回避されます。

Apache Parquetは、コンパクトストレージと高速で柔軟なクエリを組み合わせる能力により、ビッグデータの世界で重宝されています。こうした定義的な機能により、クラウドデータレイクや大規模アナリティクスの主流となっています。

1.列ストレージフォーマット

Parquetはデータを行単位ではなく列単位で保存するため、クエリでは必要なフィールドのみが読み込まれます。類似した値をグループ化することで、圧縮効率も向上します。

2.スキーマとメタデータのサポート

すべてのファイルに、タイプ、カウント、範囲に関するスキーマとメタデータが格納されます。これにより、クエリは余分なドキュメントなしに、無関係なデータをスキップしてファイルを解釈できます。

3.効率的な圧縮とエンコード

列で整理することにより、辞書や連長方式でのエンコーディングなどの圧縮方式が可能になります。これにより、ファイルサイズが縮小してスキャンが高速化し、ストレージとコンピュートのコストが低減します。

4.言語とプラットフォームに依存しない

Parquetは、Hadoop、Spark、Hive、Presto、AWSやAzureなどのクラウドプラットフォームと統合します。オープンソースの設計により、多様なエコシステムに簡単に組み込めます。

5.ネストされた複雑なデータ型のサポート

Parquetはフラットテーブルだけでなく、配列、マップ、その他のネストした構造も保存できます。この柔軟性により、複雑なデータを非効率的な行ベースのフォーマットにフラット化する必要がなくなります。

6.分析クエリと述語プッシュダウンへの最適化

Parquetは述語プッシュダウンを使用して、スキャン前に無関係な行を除外します。範囲を狭めることで、クエリを高速化し、無駄な処理を削減します。

Parquetの設計は、明確なビジネス価値をもたらします。組織は、コストの削減、インサイトの迅速化、モダンデータのニーズに合わせたスケーリングを実現できるため、このソリューションを採用しています。以下に、際立ったメリットの一部をご紹介します。

ストレージコストの削減

列圧縮とエンコードは、CSVやJSONと比較してデータ量を劇的に縮小します。ファイルをコンパクトにすることによって、システム間でデータを移動する際のクラウドストレージのコストとネットワークのオーバーヘッドを削減します。

高速なクエリ性能

Parquetは選択的な読み取りを可能にするため、クエリエンジンはデータセットのすべてのフィールドをスキャンするのに時間を浪費しません。効率的な圧縮と相まって、実行時間が短縮され、ダッシュボードの応答性が向上します。

アナリティクスツールとの互換性

Parquetは、Spark、Hive、Snowflake、BigQueryなど、ほとんどの主要なアナリティクスプラットフォームに対応しています。この幅広い互換性により、カスタム開発やフォーマット変換なしに既存のワークフローに容易に統合できます。

ビッグデータのワークロードに対応するスケーラビリティ

Parquetはスケールに対応できるように構築されています。その構造は分散処理をサポートしているため、複数のマシンにわたってクエリを並列実行できます。そのため、データセットがテラバイトやペタバイト規模に増加するデータレイクやエンタープライズ環境には最適です。

Parquetは、コンパクトなストレージと高速なアナリティクスの組み合わせにより、あらゆる業界において頼りになるデータフォーマットの選択肢となっています。以下に、最も一般的な活用方法をいくつか紹介します。

クラウドデータレイク

AWS、Azure、Google CloudはすべてParquetをネイティブにサポートしているため、多くの場合、大量の構造化データセットと半構造化データセットの処理に最適なフォーマットです。圧縮によってストレージコストが削減され、組み込みのスキーマによって、この先のアナリティクスツールのデータの一貫性が保たれます。

機械学習パイプライン

モデルのトレーニングでは、わずか数個の特徴量のために数十億行のスキャンが必要になることがよくあります。Parquetの列ごとのレイアウトにより、エンジニアは必要な属性のみをプルできるため、時間とコンピュートを節約できます。

ビジネスインテリジェンスダッシュボード

ダッシュボードにはスピードが求められます。Parquetでは、BIツールは必要なフィールドのみを取得してデータを早期にフィルタリングできるため、大規模であっても可視化の応答性を維持できます。

IoTデータストレージ

IoTデバイスは、センサーから継続的にデータを生成します。Parquetはこの時系列データを圧縮し、異常検知やトレンドクエリを効率化します。

金融トランザクションログ

銀行や決済処理業者は、大量のトランザクションデータにParquetを使用しています。列ごとのストレージは不正検知を高速化し、メタデータは明確な監査証跡を通じてコンプライアンスを確保します。

ヘルスケアアナリティクス

病院や研究者は、機密で複雑な記録を取り扱っています。Parquetは、こうしたデータセットを圧縮し、ラボ結果のようなネスト構造をサポートし、調査や計画のための分析を高速化します。

CSVやJSONはシンプルで人間に読みやすいため人気がありますが、ビッグデータを念頭に置いて設計されていません。対照的に、Parquetは規模、スピード、効率性を重視して構築されています。各手法の仕組みの違いは以下のとおりです。

Apache ParquetとCSVとの比較

CSVファイルは、データをプレーンテキストで行ごとに保存します。そのため、Excelで開いたり、基本的なデータベースにロードしたりすることは容易ですが、大規模なアナリティクスでは非効率的です。CSVには圧縮機能が組み込まれていないため、ファイルはすぐに増加し、クエリではすべてのフィールドをスキャンする必要があります。スキーマ処理は最小限で、後で定義しない限りすべてテキストであるため、不整合が生じる可能性があります。

一方、Parquetはデータを列ごとに保存し、バイナリエンコーディングを使用します。これにより、圧縮の強化、読み取りの高速化、選択的なクエリが可能になります。また、スキーマとメタデータをファイルに直接埋め込み、自己記述型にします。CSVは小規模なデータセットやデータ交換には適していますが、Parquetはエンタープライズアナリティクスやクラウドスケールストレージに適しています。

Apache ParquetとJSONとの比較

JSONは、API応答やログなどの半構造化データや階層データの保存によく使用されます。柔軟性を特長とし、ネストした構造を簡単に処理できますが、それには犠牲も伴います。JSONは冗長で、フィールド名が繰り返されるとファイルサイズが膨らむため、クエリでは最初から最後まですべてのオブジェクトを解析する必要があります。

Parquetはネストした複雑な型も扱いますが、分析効率が格段に高い列形式に圧縮します。メタデータとスキーマのサポートにより、クエリが高速化し、述語プッシュダウンにより無関係な行をスキップできます。JSONは軽量なデータ交換やウェブアプリケーションに適していますが、大規模な長期ストレージや分析にはParquetが適しています。